「」商汤入局围剿Deepfake：推出迄今最大人脸伪造检测数据集
商汤入局围剿Deepfake：推出迄今最大人脸伪造检测数据集
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量子位
鱼羊 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI
反deepfake阵营今日又有新成果 ， 商汤入局 ， 献出迄今最大检测数据集：
包含60000个视频 ， 共计1760万帧 ， 是现有同类数据集的10倍 。
deepfake进化了一版又一版 ， 效果越来越逼真 ， 门槛却越来越低 。
△施瓦辛格、比尔·哈德无痕换脸
不仅是明星们 ， 连普通人都不禁瑟瑟发抖 。
眼见亦不为实 ， 难道就没有什么能制住AI换脸了？
其实 ， 魔高一尺时 ， 道也未曾停止修炼 。 并且 ， 还要以彼之道 ， 还施彼身 。
现在 ， 商汤就携手新加坡南洋理工的研究人员们 ， 推出了迄今为止最大的deepfake检测数据集 ， DeeperForensics-1.0 。
并且 ， 更接近现实场景 ， 更具多样性、挑战性 。
数据、代码和预训练模型 ， 正在开源的路上 。
DeeperForensics-1.0
在DeeperForensics-1.0的60000个视频中 ， 有50000个是研究团队收集的原始视频 ， 剩下的10000则是他们造出来的“伪视频” 。
数据集的打造 ， 一共分为三步 。
第一步 ， 是数据采集 。
将真实视频中原本的人脸称作目标人脸 ， 被替换上去的人脸称作源人脸 ， 研究人员发现 ， 在构建高质量数据集的过程中 ， 源人脸比目标人脸起到了更为关键的作用 。
源人脸的表情、姿势和拍摄时的照明条件越丰富 ， 人脸交换的可靠性就越高 。
于是 ， 研究人员雇佣了100位演员来参与人脸视频的录制 。 他们分别来自26个不同的国家 ， 其中有53名男性和47名女性 ， 年龄范围在20-45岁之间 ， 四种肤色（白 ， 黑 ， 黄 ， 棕）比例为1：1：1：1 。
这些视频的录制分辨率为1920×1080 。 拍摄过程中 ， 演员们被要求展示各种不同的表情：中立 ， 愤怒 ， 快乐 ， 悲伤 ， 惊讶 ， 鄙视 ， 厌恶 ， 恐惧等 。
脸部面对镜头的角度在-90°到90°之间变化 。 还设置了九种不同的照明效果 。
第二步 ， 以假治假 。
知己知彼 ， 百战不殆 。
为了生成更真的假视频 ， 研究人员提出了一种新的人脸交换框架：DeepFake变分自动编码器（DeepFake Variational Auto-Encoder ， DF-VAE） 。
DF-VAE由三个模块组成：结构提取模块 ， 解耦模块和融合模块 。
在训练中 ， 通过提取标志物、构造未配对的样本作为条件 ， 重构源人脸和目标人脸 。
重构后 ， 最小化光流差异来改善时间连续性 。
而MAdalN模块 ， 负责会将重现的面孔与原始背景融合到一起 。
第三步 ， 是进一步提升难度 ， 加入扰动模拟真实场景中的视频 。
具体而言 ， 就是在视频中加入色彩饱和度变化、局部图像块失真、色彩对比变化、高斯模糊、色彩分量中的高斯白噪声、JPEG压缩和视频压缩率变化这七种失真 。
为了评估DeeperForensics-1.0的质量 ， 研究人员邀请了100位计算机视觉专家对其进行评分 。
根据反馈 ， 专家们认为 ， 与FaceForensics++、Celeb-DF等流行的Deepfake检测数据集相比 ， DeeperForensics-1.0更加真实 。
阻击Deepfake
假视频越演越真 ， 引发了广泛的担忧 。
以AI治AI的行动 ， 也早已展开 。
此前 ， Facebook就壕掷千万 ， 举办换脸视频检测挑战赛 。
UC伯克利EECS教授Hany Farid评价说：
为了从信息时代走向知识时代 ， 我们必须更好的辨明真伪 ， 奖真惩假 ， 教育下一代成为更好的数字公民 。 这需要全面的投资 ， 需要工业界、学界、非政府组织一同努力研究 ， 发展和实施能快速精准辨别真伪的技术 。
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